[发明专利]一种频谱异常检测方法、装置和电子设备有效
| 申请号： | 201811011051.9 | 申请日： | 2018-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN109034127B | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 周华吉;郑仕链;杨小牛 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第三十六研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市隆安律师事务所 11323 | 代理人： | 权鲜枝;吴昊 |
| 地址： | 314033 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种频谱异常检测方法、装置和电子设备，方法包括：获取序列数据，从获取的序列数据中划分训练集和测试集；利用训练集中的输入样本训练改进型小波卷积神经网络，并利用测试集中的输入样本确定与误差分布相关的异常检测门限；获取待检测频谱数据，将待检测频谱数据输入到所述改进型小波卷积神经网络中得到预测结果并计算预测误差，根据计算出的预测误差与异常检测门限确定待检测频谱数据是否异常。本发明实施例的技术方案充分利用小波变换和卷积神经网络的优势，大大降低了计算复杂度，并克服频谱异常检测过程中噪声的干扰，提高检测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 频谱 异常 检测 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
1.一种频谱异常检测方法，其特征在于，包括：获取序列数据，从获取的序列数据中划分训练集和测试集；利用训练集中的输入样本训练改进型小波卷积神经网络，并利用测试集中的输入样本确定与误差分布相关的异常检测门限；获取待检测频谱数据，将待检测频谱数据输入到所述改进型小波卷积神经网络中得到预测结果并计算预测误差，根据计算出的预测误差与所述异常检测门限确定待检测频谱数据是否异常。
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